A new record linkage for assessing infant mortality rates in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Infant mortality statistics for Canada have routinely omitted Ontario-Canada's most populous province-as a high proportion of Vital Statistics infant death registrations could not be linked with their corresponding Vital Statistics live birth registrations. We assessed the feasibility of linking an alternative source of live birth information with infant death registrations. METHODS: All infant deaths occurring before 365 days of age registered in Ontario's Vital Statistics in 2010-2011 were linked with birth records in the Canadian Institute for Health Information's hospitalization database. Crude birthweight-specific and gestational age-specific infant mortality rates were calculated, and rates examined according to maternal and infant characteristics. RESULTS: Of 1311 infant death registrations, only 47 (3.6%) could not be linked to a hospital birth record. The overall crude infant mortality rate was 4.7 deaths per 1000 live births (95% CI, 4.4 to 4.9), the same as previously reported for the rest of Canada in 2011. Infant mortality was higher in women < 20 years (5.8 per 1000 live births) and ≥ 40 years (5.9 per 1000 live births), and lowest among those aged 25-29 years (3.9 per 1000 live births). Infant mortality was notably higher in the lowest (5.1 per 1000 live births) residential income quintile than the highest (3.4 per 1000 live births). CONCLUSION: Use of birth hospitalization records resulted in near-complete linkage of all Vital Statistics infant death registrations. This approach could enhance the conduct of representative surveillance and research on infant mortality when direct linkage of live birth and infant death registrations is not achievable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».